Zielsetzung des Projekts

• Ziel des Projekts ist es, ein Modell zur Vorhersage von betrügerischen Kontotransaktionen zu entwickeln.
  

• Um unser Hauptziel zu erreichen, müssen wir uns auf verschiedene qualitative und quantitative Ziele konzentrieren.
  

qualitative Ziele

Um unsere Hauptziel zu erreichen, sind folgende qualitative Ziele notwendig:

• Verbesserung der Effektivität der Betrugsprävention und -erkennung
• Steigerung der Kundenzufriedenheit und des Vertrauens in die Bank
• Verbesserung des Rufs der Bank durch proaktive Betrugsprävention
• Minimiurung von finanziellen Schaden und Verluste für Kunden und die Bank

quantitative Ziele

Um unsere Hauptziel zu erreichen, sind folgende quantitative Ziele notwendig (gemessen an Testdaten):

• Hohe Genauigkeit (95%) bei der Klassifikation betrügerischer und nicht betrügerischer Transaktionen
• Bearbeitungszeit von Transaktionsdaten unter 0.5 Sekunden pro Transaktion
• Erreichung von mind. 80 Punkten bei der Benotung des Projektes

Datenquelle

• Die Daten stammen von Kaggle.
  
• In den Daten sind insgesamt 6362620 Transaktionen vorhanden. Diese wurden in 30 Tagen simuliert. ¹

Features

Folgende Features sind in den Daten vorhanden:

• step - maps a unit of time in the real world. In this case 1 step is 1 hour of time. Total steps 744 (30 days simulation).

• type - CASH-IN, CASH-OUT, DEBIT, PAYMENT and TRANSFER.

• amount - amount of the transaction in local currency.

• nameOrig - customer who started the transaction

• oldbalanceOrg - initial balance before the transaction

• newbalanceOrig - new balance after the transaction

• nameDest - customer who is the recipient of the transaction

• oldbalanceDest - initial balance recipient before the transaction. Note that there is not information for customers that start with M (Merchants).

• newbalanceDest - new balance recipient after the transaction. Note that there is not information for customers that start with M (Merchants).

• isFraud - This is the transactions made by the fraudulent agents inside the simulation. In this specific dataset the fraudulent behavior of the agents aims to profit by taking control or customers accounts and try to empty the funds by transferring to another account and then cashing out of the system.

• isFlaggedFraud - The business model aims to control massive transfers from one account to another and flags illegal attempts. An illegal attempt in this dataset is an attempt to transfer more than 200.000 in a single transaction.

Überblick in Zahlen

#read csv data/Fraud.csv into tibble with readr::read_csv for better performance & tidyverse support
fraud <- readr::read_csv ("data/Fraud.csv", )
fraud %>% glimpse()

Rows: 6,362,620
Columns: 11
$ step           <dbl> 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1…
$ type           <chr> "PAYMENT", "PAYMENT", "TRANSFER", "CASH_OUT", "PAYMENT"…
$ amount         <dbl> 9839.64, 1864.28, 181.00, 181.00, 11668.14, 7817.71, 71…
$ nameOrig       <chr> "C1231006815", "C1666544295", "C1305486145", "C84008367…
$ oldbalanceOrg  <dbl> 170136.0, 21249.0, 181.0, 181.0, 41554.0, 53860.0, 1831…
$ newbalanceOrig <dbl> 160296.36, 19384.72, 0.00, 0.00, 29885.86, 46042.29, 17…
$ nameDest       <chr> "M1979787155", "M2044282225", "C553264065", "C38997010"…
$ oldbalanceDest <dbl> 0, 0, 0, 21182, 0, 0, 0, 0, 0, 41898, 10845, 0, 0, 0, 0…
$ newbalanceDest <dbl> 0.00, 0.00, 0.00, 0.00, 0.00, 0.00, 0.00, 0.00, 0.00, 4…
$ isFraud        <dbl> 0, 0, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0…
$ isFlaggedFraud <dbl> 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0…

introduce(fraud) %>% t()

                           [,1]
rows                    6362620
columns                      11
discrete_columns              3
continuous_columns            8
all_missing_columns           0
total_missing_values          0
complete_rows           6362620
total_observations     69988820
memory_usage         1140722824

• insgesamt 6.362.620 Datensätze (Rows) mit 11 Features (Columns)
• 11 Features sind 3 diskrete Merkmale und 8 Merkmale kontinuierliche Daten
• keine Spalten und Zeilen mit fehlenden Werten
• eingenommener Speicherplatz für den Datensatz eingenommen ca. 1,14 GB

summary(fraud)

      step           type               amount           nameOrig        
 Min.   :  1.0   Length:6362620     Min.   :       0   Length:6362620    
 1st Qu.:156.0   Class :character   1st Qu.:   13390   Class :character  
 Median :239.0   Mode  :character   Median :   74872   Mode  :character  
 Mean   :243.4                      Mean   :  179862                     
 3rd Qu.:335.0                      3rd Qu.:  208721                     
 Max.   :743.0                      Max.   :92445517                     
 oldbalanceOrg      newbalanceOrig       nameDest         oldbalanceDest     
 Min.   :       0   Min.   :       0   Length:6362620     Min.   :        0  
 1st Qu.:       0   1st Qu.:       0   Class :character   1st Qu.:        0  
 Median :   14208   Median :       0   Mode  :character   Median :   132706  
 Mean   :  833883   Mean   :  855114                      Mean   :  1100702  
 3rd Qu.:  107315   3rd Qu.:  144258                      3rd Qu.:   943037  
 Max.   :59585040   Max.   :49585040                      Max.   :356015889  
 newbalanceDest         isFraud         isFlaggedFraud   
 Min.   :        0   Min.   :0.000000   Min.   :0.0e+00  
 1st Qu.:        0   1st Qu.:0.000000   1st Qu.:0.0e+00  
 Median :   214661   Median :0.000000   Median :0.0e+00  
 Mean   :  1224996   Mean   :0.001291   Mean   :2.5e-06  
 3rd Qu.:  1111909   3rd Qu.:0.000000   3rd Qu.:0.0e+00  
 Max.   :356179279   Max.   :1.000000   Max.   :1.0e+00  

head(fraud) 

# A tibble: 6 × 11
   step type     amount nameOrig oldba…¹ newba…² nameD…³ oldba…⁴ newba…⁵ isFraud
  <dbl> <chr>     <dbl> <chr>      <dbl>   <dbl> <chr>     <dbl>   <dbl>   <dbl>
1     1 PAYMENT   9840. C123100…  170136 160296. M19797…       0       0       0
2     1 PAYMENT   1864. C166654…   21249  19385. M20442…       0       0       0
3     1 TRANSFER   181  C130548…     181      0  C55326…       0       0       1
4     1 CASH_OUT   181  C840083…     181      0  C38997…   21182       0       1
5     1 PAYMENT  11668. C204853…   41554  29886. M12307…       0       0       0
6     1 PAYMENT   7818. C900456…   53860  46042. M57348…       0       0       0
# … with 1 more variable: isFlaggedFraud <dbl>, and abbreviated variable names
#   ¹​oldbalanceOrg, ²​newbalanceOrig, ³​nameDest, ⁴​oldbalanceDest,
#   ⁵​newbalanceDest

tail(fraud)

# A tibble: 6 × 11
   step type      amount nameO…¹ oldba…² newba…³ nameD…⁴ oldba…⁵ newba…⁶ isFraud
  <dbl> <chr>      <dbl> <chr>     <dbl>   <dbl> <chr>     <dbl>   <dbl>   <dbl>
1   743 TRANSFER  3.40e5 C20139…  3.40e5       0 C18504…  0       0            1
2   743 CASH_OUT  3.40e5 C78648…  3.40e5       0 C77691…  0       3.40e5       1
3   743 TRANSFER  6.31e6 C15290…  6.31e6       0 C18818…  0       0            1
4   743 CASH_OUT  6.31e6 C11629…  6.31e6       0 C13651…  6.85e4  6.38e6       1
5   743 TRANSFER  8.50e5 C16859…  8.50e5       0 C20803…  0       0            1
6   743 CASH_OUT  8.50e5 C12803…  8.50e5       0 C87322…  6.51e6  7.36e6       1
# … with 1 more variable: isFlaggedFraud <dbl>, and abbreviated variable names
#   ¹​nameOrig, ²​oldbalanceOrg, ³​newbalanceOrig, ⁴​nameDest, ⁵​oldbalanceDest,
#   ⁶​newbalanceDest

Überblick als Grafik

Die folgende Grafik veranschaulicht die zuvorgebrachte Statistik.

Verteilung ausgewählter Features

• ersten Grafik: Darstellung von 5 Arten (types) von Transaktionen geordnet nach ihrer Anzahl
• zweiten Grafik: Darstellung von der Anzahl “isFraud”an Fraud (1) und nicht Fraud (0) -Transaktionen - wenige Transaktionen als Fraud markiert
• dritten Graifk: Darstellung von der Anzahl an Transaktion, die als verdächtig markiert wurde (1) oder nicht (0)

Verteilung ausgewählter Features nach isFraud

• erste Grafik: Darstellung bei welchen 5 Transaktionsarten Transaktionen als “Fraud”/“Nicht-Fraud” markiert wurden
• zweite Grafik: Darstellung verdächtig/nicht verdächtig markierten Transaktionen als “Fraud”/“Nicht-Fraud” markiert wurden

Verteilung ausgewählter Features nach type

• erste Grafik: Darstellung bei welchen 5 Transaktionsarten Transaktionen als “Fraud”/“Nicht-Fraud” markiert wurden
• zweite Grafik: Darstellung bei welchen 5 Transaktionsarten Transaktionen als verdächtig/nicht verdächtig markierten wurden

Verteilung ausgewählter Features in Zahlen

fraud %>% count(isFlaggedFraud, isFraud) %>% kable()

• Insgesamt 6.354.407 Transaktionen wurden nicht als verdächtig und als betrügerisch markiert
• 8.197 Transaktionen wurden nicht als verdächtig markiert wurden, aber als betrügerisch klassifiziert
• 16 Transaktionen wurden als verdächtig markiert und als betrügerisch klassifiziert
• 0 Transaktionen wurden nicht als verdächtig markiert aber als betrügerisch klassifiziert

Korrelation

• Wenig bis keine Korrelation von “isFraud” und “isFlaggedFraud” zu anderen Features.
• Erwartete Korrelationen sichtbar wie hohe positive Korrelation zwischen “newbalanceOrig” und dem Transaktionstyp “CASH IN” (wenn Geld eingezahlt wird (“CASH IN”), steigt der Kontostand “newbalanceOrig”)

Conslusio und weitere Schritte

• Conslusio: viele Transaktionen, wenig Auswahl an als Fraud klassifizierte Daten - keine Korrelation zu anderen Features

• Featureengineering
  
• Anwendung von Klassifikationsalgorithmus wie:
  
  • K-Nearest Neighbors
    
  • Support Vector Machines
    
  • Decision Tree
    
  • Random Forrest
    

Projektorganisation und -verantwortung

• Projektleiter: Tomasz Wlodarski
  
  • Koordination des Projektablaufs
    
  • Verantwortung für das Erreichen der Projektziele
    
  • Kommunikation mit dem Lektor
    
  • Verwaltung des Backlogs
    

• Projektmitglied 1: Felix Erlacher
  
  • Bearbeitung der Tasks im Backlog
    

• Projektmitglied 2: Merve Taskaya
  
  • Bearbeitung der Tasks im Backlog
    

Zusammenarbeit im Projekt

• Agile Projektumsetzung mittels Kanban Board
• Pull-Prinzip
• Verantwortung der Bearbeitung des Backlogs ist im Team
• Mind. 1x wöchentliches Stand-up
• Verwendung von Gitlab für Projektmanagementätigkeiten
• Verwendung von Github für Code-Sharing

Backlog

• Verwaltung in Gitlab
  
• Erstellung vonInitial Backlog wurde mit “high-level” Tasks
• Tasks werden nach Analyse des “high-level” Tasks heruntergebrochen und erstellt
• Anpassung und Weiterentwicklung des Backlogs während der Projektlaufzeit

Backlog

Kanban Board

• Darstellung der Tasks im Kanban Board
• Aktualisierung während der Projektlaufzeit

Board

Meilensteinplan

• Erstellung von Meilensteinplan
• Verlinkung der Tasks zu den jeweiligen Meilensteinen
• Darstellung der Meilensteine in Gitlab

Meilensteinplan

Deliverables

• Dokumentation der Deliverarbles in den jeweiligen Meilensteinen

Deliverables